%% B2B31CZS - Cvičení 5 - Vlastnosti diskrétních systémů 1. řádu
% Shrnutí nejdůležitejších vlastnosti Z-transformace je k dispozici zde - Z-transformace.pdf
% Prohledněte si také interaktivní nástroj pro vizualizaci filtrů pomocí příkazu fvtool (analogický nástroj k wvtool z dřívějška)

% help fvtool

%% Úkoly:
% Pro diskrétní systémy popsané následujícími diferenčními rovnicemi nakreslete blokové schéma, pro systémy popsané blokovým schématem určete diferenční rovnici.
% Dále určete přenosovou funkci, nulové body a póly přenosové funkce, impulsovou odezvu a odhadněte frekvenční charakteristiku systému.
% y[n] = x[n] - 0.97 x[n-1]
%
% y[n] = x[n] + 2 y[n-1]
%
%% Popis systémů
% Pro výše popsané systémy zobrazte v programovém systému MATLAB:
% Nulové body a póly přenosové funkce (funkce zplane, roots)
% Frekvenční charakteristiku (odezvu) daného systému (funkce freqz)
% Impulsní charakteristiku (odezvu) daného systému (funkce impz)

% Systém 1:


% Systém 2:


% Systém 3:



% help zplane % Zobrazí póly a nuly systému v komplexní z-rovině
% help roots  % Vypočte kořeny polynomu
% help freqz  % Zobrazí frekvenční odezvu systému
% help impz   % Zobrazí impulzovou odezvu systému


%
%% Realizace diskrétní filtrace v programovém systému MATLAB
% Použijte systémy z předchozího bodu jako filtry a filtrujte šum a řečové signály (pomocí funkce filter). Sledujte spektrální výkonové hustoty resp. spektrogramy filtrovaných signálů (výsledek filtrace řečových signálů ověřte případně ilustrativním poslechem pomocí funkce sound).
% Bílý šum délky 10000 vzorků
% Řečové signály (fs = 16 kHz): sm2.bin, sf2.bin - promluvy "1 0 6 4 7" muž/žena - Binární řečové signály lze načíst pomocí fce loadbin.m

% Filtrace bílého šumu
% b1 = ;


% Filtrace řečových signálů
sig1 = loadbin('sm2.bin'); % Mužský hlas
% sig1 = loadbin('sf2.bin'); % Ženský hlas


%
% Filtrujte systémem č. 1 řečový signál sm2.bin a zobrazte:
% Časové průběhy vstupního a výstupního signálu
% Spektrogramy vstupního a výstupního signálu při délce krátkodobého segmentu 32 ms
% Frekvenční charakteristiku použitého systému

tseg = 0.032; % Délka segmentu 32ms
% wlen = ;

% Filtrace


% Časové průběhy před a po filtraci


% Spektrogramy před a po filtraci


% Frekvenční charakteristika systému použitého k filtraci


%
% Filtrujte systémem č. 2 bílý šum délky 10000 vzorků s Gaussovským rozložením a zobrazte:
% Časové průběhy vstupního a výstupního signálu
% Krátkodobé výkonové spektrum vstupního a výstupního signálu počítané ze segmentu délky 256 vzorků
% Vyhlazený odhad PSD vstupního a výstupního signálu, délku krátkodobého segmentu volte 256 vzorků
% Frekvenční charakteristiku použitého systému

N = 10000;
wlen = 256;

% Filtrace


% Časové průběhy před a po filtraci


% Výkonové spektrum před a po filtraci


% Vyhlazený odhad PSD před a po filtraci


% Frekvenční charakteristika systému použitého k filtraci
